作物の収穫予測の市場のサイズのための機械学習

作物の利回り予測市場のための機械学習は2023年に581百万米ドルで評価され、2024年から2032年の間に26.5%以上のCAGRを登録すると推定される。 衛星画像の高度データ品質や機械学習技術の精度の向上などのさまざまな要因は、市場成長を推進しています。

高解像と多スペクトル衛星画像とドローンは、作物の健康、土壌条件、環境要因に関する詳細な洞察を提供します。 データの統合により、機械学習(ML)モデルの入力品質が大幅に向上し、モデルの堅牢性が向上します。 また、先進的なデータソースの統合は、特に農業で、さまざまな分野にわたる結果を大幅に向上させることができます。

たとえば、2023年5月、NASAは、地球の衛星画像から生成された有益な情報を農家に提供するプログラムを導入しました。 このイニシアチブは、高解像衛星データを分析するための高度な機械学習(ML)技術を採用し、作物の健康、土壌条件、環境要因に関する正確かつタイムリーな情報を提供します。 この開発は、作物の収穫予測市場のための機械学習の大きな進歩を指摘し、持続可能な農業の生産性と回復力を高めるためにMLと衛星技術の統合の新たな可能性を強調しています。

また、農業技術スタートアップは、農作物の歩留まり予測のための高度な機械学習アルゴリズムを開発し、実施することにより、農業分野におけるイノベーションを推進しています。 これらのスタートアップは、気象、土壌、作物の健康データを含む広範なデータセットを活用して、より正確で信頼性の高い予測モデルを作成します。 新しい機械学習技術を採用した最新技術と俊敏性へのアクセスにより、作物の歩留まり予測の精度と効率性を高める最先端のソリューションを開発しています。 これらの進歩は、農業プロセスを最適化し、持続可能な農業慣行を推進し、世界中の農家やコミュニティのための食料安全保障と経済の安定性を保証します。

作物の収穫予測のための機械学習モデルの有効性は、限られたデータ可用性によって大幅に妥協されます。 大規模で多様なデータセットに対する依存性は、正確で信頼性の高いモデルの開発に不可欠です。 データの不十分な場合には、より高い誤差率と一般化能力のモデルにつながり、最終的に性能に影響を及ぼします。 オーバーフィッティングは、トレーニングデータにExcelを出力するモデルで結果するようなシナリオで一般的な問題ですが、新しいデータや未知のデータに対する信頼性の高い予測を提供できません。 これらの課題は、これらの技術の採用にいくつかの懸念を提起し、潜在的に採用と成長を妨げます。 しかし、著名な市場プレイヤーはデータ収集に投資し、これらの問題に対処するための代替データソースを探索しています。 また、このプレイヤーは、限られたデータであっても、モデルの堅牢性と精度を高める技術を導入することに重点を置き、市場成長のための有利な機会を生み出しています。

作物の収穫予測市場の傾向のための機械学習

農業における機械学習(ML)アルゴリズムと人工知能(AI)技術の採用は、農家や農業技術会社の間で成長し、生産性と効率性を高めています。 MLモデルは、気象パターン、土壌健康、および作物条件を含む広範なデータセットを分析し、より精度の高い収量を予測することができます。 また、世界中の政府は、AIや機械学習モデルの研究開発の取り組みに強く投資しています。 たとえば、世界経済フォーラムによると、米国政府は、地域全体の農業業界のAI技術に200万ドルを投資し、農家のサプライチェーンとリスクレジリエンスの可視性を統合しました。 政府は、資金調達の研究とイノベーションによって農業の進歩を推進することを目指しています。 これらの取り組みは、農作物の予測を改善し、資源管理を最適化し、現代の農業課題に対処することに重点を置いています。 この金融コミットメントは、政府の最先端技術を活用し、農業分野を変革し、将来のレジリエンスと効率性を保証します。

また、農業における技術の進歩により、より良い意思決定を可能にし、資源の使用を最適化し、作物管理を強化します。 これは、より高い収量につながるし、持続可能な農業慣行を促進する。 これらの技術が進化し続けていく中で、農業の未来を形づける上で重要な役割を担っていることが期待されています。

作物の収穫予測市場分析のための機械学習

コンポーネントに基づいて、市場はソフトウェアとサービスに分けられます。 2023年、約413億米ドルのソフトウェアセグメントを保有 これらのソリューションは、モノ(IoT)デバイスとビッグデータプラットフォームのインターネットとのシームレスな統合により、ますますます重要になっています。 たとえば、2023年11月、Wadhwani Institute for AIと共同で農業と農作物の福祉の部門がKrishi 24/7を開発し、自動農業ニュース監視と分析のための初のAI搭載ソリューションがGoogle.orgからサポートを受けました。 このプラットフォームは、農業ニュースの記事を識別し、管理するための効率的なメカニズムの必要性を、タイムリーな意思決定に導きます。 これらの統合により、リアルタイムのデータ収集と分析が可能となり、歩留まり予測の精度が大幅に向上します。 精密農業は、複雑なデータセットを分析し、実用的な洞察を提供することができる洗練されたソフトウェアの需要を促進しています。 この傾向は、ソフトウェア開発者がより高度でユーザーフレンドリーなソリューションを開発し、さらなる市場成長のための有利な機会を作成します。

展開モデルに基づき、作物の歩留まり予測市場に対する機械学習はクラウドベースとオンプレミスに分類されます。 クラウドベースのセグメントは、2032年までにUSD 3.2億を上回る見込みです。 これらのプラットフォームはスケーラブルなリソースを提供し、ユーザーが自分のニーズに応じてコンピューティングパワーとストレージを調整することができます。 この柔軟性は、大きなデータセットと複雑なモデルを作物の歩留予測で管理するために不可欠です。 また、クラウドベースのソリューションは、ハードウェアとインフラの大きな投資の必要性を排除します。 さらに、ユーザーはサブスクリプションやペイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイズ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・エイ・ さらに、研究者、農家、アグリテック企業とのコラボレーションを促進し、どこからでもMLツールやデータセットに簡単にアクセスできます。 このアクセシビリティはワークフローを合理化し、インサイトやインサイトの共有を強化します。 また、利害関係者は、集約的専門知識とデータを活用し、イノベーションの推進と市場における意思決定の改善を可能にします。

2023年、北アメリカは市場シェアのおよそ41%の作物の収穫の予測の市場のための機械学習を支配しました。 地域には、衛星画像、IoTセンサー、気象ステーションなどの多様なチャネルから供給される農業データのハイエンドリポジトリがあります。 このデータ可用性は、MLモデルを強化する上で重要な役割を果たしています。これにより、歩留まり予測の精度が向上します。 また、米国からの公的・民間企業もAIやML技術に投資しています。 こうした投資は、政府の助成金やベンチャーキャピタルにとどまらず、地域全体の農業における革新的な技術の進歩を推進しています。 このような財務資本は、研究開発活動を触媒し、最先端のソリューションの実装を容易にします。

また、アジア太平洋地域を横断する政府は、資金調達、補助金、および生産性と持続可能性を高めるための政策によって、農業イノベーションを積極的に推進しています。 これらの取り組みは、機械学習(ML)と人工知能(AI)技術の重要な投資を含みます。 その結果、これらの取り組みは、農業における先進技術の採用を加速し、より効率的で弾力のある農業慣行の開発を推進しています。 さらに、MLとAIを活用した地域は、独自の農業課題に取り組み、作物の歩留まりを改善し、長期的な食品安全と環境の持続可能性を確保しています。

欧州連合(EU)は、その農業分野を近代化するための政策と資金調達プログラムを制定しました。 一般的な農業政策(CAP)やホライゾン・ヨーロッパなどの初期化は、作物の歩留まりを予測するための機械学習(ML)などの最先端技術への資金のチャネルを可能にします。 これらの投資を通じて、EUは農業の生産性を高め、持続性を強化し、さまざまな農業の課題に取り組むことを目指しています。 その結果、この取り組みは、未来に対する農業産業のレジリエンスを革新し、活性化することを目指しています。

作物の収穫予測市場シェアのための機械学習

Microsoft Azure と Corteva は、市場シェアの約 17% を保持している市場で著名な選手です。 Microsoft Azureのクラウドプラットフォームは、機械学習とデータ分析のために設計されており、包括的なツールとサービスのスイートを提供しています。 Azure Machine Learningは、中央機能で、ユーザーはMLモデルを効率的に構築、訓練、デプロイし、高度な作物利回り予測などのアプリケーションを大幅に強化することができます。 TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learnなど、幅広いAIとMLフレームワークをサポートしています。 この互換性により、農業用途に合わせた複雑なMLモデルの開発と展開が簡素化されます。

コルテバは、作物の収量を予測するための完全なMLモデルにR&D投資を優先します。 研究開発機関と主要技術を採用することで、予測モデルの精度と信頼性を高めることを目指しています。 高度なデータ分析でMLを統合し、広範な農業データセットを処理する。 これらのデータセットには、IoTセンサー、衛星画像、フィールド試験などの情報が含まれます。これにより、農家はより正確な予測と実用的な洞察を得ることができます。

作物の収穫予測市場企業のための機械学習

市場で動作する主要なプレーヤーは次のとおりです。

• Ag のリーダーの技術
• ブルーリバーテクノロジー
• コルテバ
• ニュース
• マイクロソフトのAzure
• タラニ
• セルイメージング

作物の収穫予測業界ニュースのための機械学習

• 2023年3月、コルテバ・アグリシスは、トウモロコシ・ハイブリッドの先進遺伝子編集技術を導入しました。 農場から収集した機械学習データを活用し、この初期段階のコンセプトは、独自の技術を用いて、複数の疾患耐性特性を単一の遺伝子位置に統合します。
• で 12月 2023, ジョン Deereは、ブラジル技術開発センターを建設するために180万ドルを投資しました。 新規開発センターの設立に伴い、プロジェクトの種類に応じて、最大40%の新規ソリューションの開発時間を削減することを目指しています。

作物の収穫の予測の市場調査のレポートのための機械学習は企業の深い適用範囲を含んでいます 2021年から2032年までの収益(USD Billion)の面で推定と予測 以下のセグメントの場合:

市場、部品によって

• ソフトウェア
  • 予測モデリングソフトウェア
  • データ分析プラットフォーム
  • その他
• サービス
  • プロフェッショナル
  • マネージド

市場、展開モデルによる

• クラウドベース
• オンプレミス

市場、農場のサイズによって

• スモール
• メディア
• スタンダード

市場、エンド ユーザーによる

• ファーマー
• 農業協同組合
• 研究機関
• 政府機関
• その他

上記情報は、以下の地域および国に提供いたします。

• 北アメリカ
  • アメリカ
  • カナダ
• ヨーロッパ
  • イギリス
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • ノルディック
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• アジアパシフィック
  • 中国語(簡体)
  • インド
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